Modélisation statistique de l'exposition humaine aux ondes radiofréquences
| Autor: | Kersaudy, Pierric |
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| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: | |
| Druh dokumentu: | Text |
| Popis: | L'objectif de cette thèse est de traiter la problématique de la caractérisation et du traitement de la variabilité de l'exposition humaine aux ondes radio à travers l'utilisation de la dosimétrie numérique. En effet, si les progrès dans le domaine du calcul hautes performances ont contribué à significativement réduire les temps de simulation pour l'évaluation de l'exposition humaine, ce calcul du débit d'absorption spécifique reste un processus coûteux en temps. Avec la grande variabilité des usages, cette contrainte fait que la prise en compte de l'influence de paramètres d'entrée aléatoires sur l'exposition ne peut se faire par des méthodes classiques telles que les simulations de Monte Carlo. Nous proposons dans ces travaux deux approches pour répondre à cette problématique. La première s'appuie sur l'utilisation et l'hybridation de méthodes de construction de modèles de substitution afin d'étudier l'influence globale des paramètres d'entrée. La deuxième vise à l'évaluation efficace et parcimonieuse des quantiles à 95% des distributions de sortie et s'appuie sur le développement d'une méthode de planification d'expériences adaptative et orientée couplée à la construction de modèles de substitution. Les méthodes proposées dans ce manuscrit sont comparées et testées sur des exemples analytiques et ensuite appliquées à des problèmes concrets issus de la dosimétrie numérique The purpose of this thesis is to deal with the problem of the management and the characterization of the variability of the human exposure to radio frequency waves through the use of the numerical dosimetry. As a matter of fact, if the recent advances in the high performance computing domain led to reduce significantly the simulation duration for the evaluation of the human exposure, this computation of the specific absorption rate remains a time-consuming process. With the variability of the usage, this constraint does not allow the analysis of the influence of random input parameters on the exposure to be achieved with classical approaches such as Monte Carlo simulations. In this work, two approaches are proposed to address this problem. The first one is based on the use and the hybridization of construction methods of surrogate models in order to study the global influence of the input parameters. The second one aims at assessing efficiently the 95th-percentiles of the output distributions in a parcimonous way. It is based on the development of an adaptive and oriented methodology of design of experiments combined with the construction of surrogate models. In this manuscript, the proposed methods are compared and tested on analytical examples and then applicated to full-scale problems from the numerical dosimetry |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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